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# 文本嵌入模型
![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif 'LangChain中文网')


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转到[集成](/docs/integrations/text_embedding/)以获取有关内置文本嵌入模型提供商的文档。
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嵌入类是一个用于与文本嵌入模型进行交互的类。有很多嵌入模型提供商（OpenAI、Cohere、Hugging Face等）-该类旨在为所有这些提供一个标准接口。

嵌入可以创建文本的向量表示。这很有用，因为这意味着我们可以在向量空间中思考文本，并进行语义搜索，其中我们寻找在向量空间中最相似的文本片段。

LangChain中的基本嵌入类提供两种方法：一种用于嵌入文档，一种用于嵌入查询。前者以多个文本作为输入，而后者以单个文本作为输入。之所以将它们作为两种不同的方法，是因为某些嵌入提供商对于文档（要搜索的文档）和查询（搜索查询本身）有不同的嵌入方法。

## 入门指南

import GetStarted from "@snippets/modules/data_connection/text_embedding/get_started.mdx"

<GetStarted/>
